滑塊驗證碼登錄

簡介

現(xiàn)在很多網(wǎng)站的登錄，都采用了拖動圖片滑塊的驗證碼方式來進行驗證登錄，比如嗶哩嗶哩和京東等。在使用爬蟲等自動化程序時，如何通過滑塊驗證，就成了需要解決的問題。

這里通過大名鼎鼎的ddddocr圖片識別庫，和模擬瀏覽器操作的selenium庫來實現(xiàn)

Selenium簡介

安裝瀏覽器driver

首先你需要下載一個瀏覽器的driver，Chrome的下載地址如下，注意參考你的Chrome版本，下載對應(yīng)的exe文件，然后運行即可。

下載地址：Chrome for Testing availability (googlechromelabs.github.io)

運行后出現(xiàn)下圖，放著就行了：

pip安裝Selenium包

pip install selenium

Selenium的基本使用如下：該例子打開百度首頁，并搜索python

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

browser = webdriver.Chrome()
browser.get('https://www.baidu.com/')
# 通過元素ID獲取元素
kw_input = browser.find_element(By.ID, 'kw')
# 模擬用戶輸入行為
kw_input.send_keys('Python')
# 通過CSS選擇器獲取元素
su_button = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#su')
# 模擬用戶點擊行為
su_button.click()
input("請輸入回車結(jié)束")

ddddocr簡介

ddddorc庫是一個比較好用的圖片識別庫，目前支持滑塊、文字驗證碼、點選驗證碼的識別

官方地址：https://github.com/sml2h3/ddddocr

我們用到的語法如下（事實上該例子就在官方文檔首頁：

slide = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False)
    # 這是滑塊圖片
    with open('target.jpg', 'rb') as f:
        target_bytes = f.read()
    # 這是背景大圖片
    with open('background.jpg', 'rb') as f:
        background_bytes = f.read()
    # 返回的是坐標關(guān)系
    res = slide.slide_match(target_bytes, background_bytes, simple_target=True)
    
    print(res)

返回值如下，四個值分別表示左上角和右下角的，水平和垂直距離：

{'target_y': 0, 'target': [113, 61, 163, 111]}

實戰(zhàn)舉例

本次我們來模擬登錄京東，因為剛好是一個很容易獲取到的滑塊驗證碼網(wǎng)站~

用Selenium獲取對應(yīng)元素進行登錄

我們分別獲取用戶名和密碼框，輸入賬號和密碼，然后獲取登錄框點擊登錄

def sel_main():
    browser = webdriver.Chrome()
    # browser.maximize_window()
    browser.get('https://passport.jd.com/uc/login')

    # 點擊賬戶密碼登錄
    up_btn = browser.find_element(By.ID, 'pwd-login')
    up_btn.click()

    # 通過元素ID獲取用戶名和密碼框
    username_input = browser.find_element(By.ID, 'loginname')
    pw_input = browser.find_element(By.ID, 'nloginpwd')
    # 模擬輸入
    username_input.send_keys('1xxxxxx93')
    pw_input.send_keys('111222333')
    # 選取登錄按鈕
    submit_btn = browser.find_element(By.ID, 'loginsubmit')
    # su_button = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, '#su')
    # 模擬用戶點擊行為
    submit_btn.click()

此時會跳出滑塊驗證碼的圖片，我們分別獲取他們，將圖片下載到本地：

    # 獲取驗證碼圖片背景大圖
    captcha = browser.find_element(By.XPATH, '//div[@class="JDJRV-bigimg"]/img')
    captcha_img = captcha.get_attribute('src')
    captcha_size = (captcha.size['width'], captcha.size['height'])
    handle_img(captcha_img, 'bg', captcha_size, 'bg_sized')
    # 獲取滑塊小圖
    wrap = browser.find_element(By.XPATH, '//div[@class="JDJRV-smallimg"]/img')
    wrap_img = wrap.get_attribute('src')
    wrap_size = (wrap.size['width'], wrap.size['height'])
    handle_img(wrap_img, 'sm', wrap_size, 'sm_sized')

對驗證碼圖片進行處理

下載到的圖片是圖片的原始大小，這就會產(chǎn)生一個問題。在瀏覽器中進行拖動時，實際要拖動的是圖片在瀏覽器中實際渲染出來的大小。這兩者中間是存在誤差的，所以通過以下方法對圖片進行處理，讓它變成和瀏覽器中是一樣大的：

def handle_img(img_src: str, name: str, size: tuple, name_sized: str):
    """
    對下載的驗證碼圖片進行處理
    :param img_src: 原圖片編碼
    :param name: 保存名稱
    :param size: 調(diào)整的大小，元組(width, height)
    :param name_sized: 調(diào)整后的圖片名
    :return: 無
    """
    s_img = img_src.replace('data:image/png;base64,', '')
    img_byte = base64.b64decode(s_img)
    with open(f"../images/{name}.png", "wb") as f:
        f.write(img_byte)
    img = Image.open(f"../images/{name}.png")
    res_img = img.resize(size)
    res_img.save(f"../images/{name_sized}.png")

計算拖動距離

驗證碼圖片和滑塊都獲取到了，通過以下方法，來計算拖動距離

def get_distance(tg_img, bg_img):
    """
    獲取滑動距離
    :param bg_img: 底層大圖片
    :param tg_img: 滑塊小圖片
    :return: 返回距離
    """
    # 讀取圖片
    with open(f"../images/{tg_img}.png", "rb") as f:
        tg = f.read()
    with open(f"../images/{bg_img}.png", "rb") as f:
        bg = f.read()

    det = ddddocr.DdddOcr(det=False, ocr=False, show_ad=False)
    # 目標圖無多余背景，需要加入simple_target參數(shù)
    res = det.slide_match(tg, bg, simple_target=True)
    return res['target'][0]

模擬進行拖動

滑塊的拖動顯然不能直接拖過去，那樣速度太快太準確，一下子就被發(fā)現(xiàn)不是人類啦。所以我們只能盡可能模擬手動操作，用以下方法進行拖動：

def do_moves(browser, distance, btn):
    """
    加速度滑動法，計算生成軌跡然后滑動
    :param browser: 瀏覽器對象
    :param distance: 滑動距離
    :param btn: 滑動對象
    :return:無
    """
    # 生成運動軌跡
    track = []
    current = 0
    mid = distance * 4 / 5
    t = 0.2
    v = 1
    while current < distance:
        if current < mid:
            a = 4
        else:
            a = -3
        v0 = v
        v = v0 + a*t
        move = v0*t + 0.5*a*t*t
        current += move
        track.append(round(move))
    ActionChains(browser).click_and_hold(btn).perform()
    for x in track:
        ActionChains(browser).move_by_offset(xoffset=x, yoffset=random.randint(-5, 5)).perform()
        # 重置滑動值，否則多次滑動會超出范圍
        ActionChains(browser).reset_actions()
    time.sleep(0.5)

    ActionChains(browser).release(on_element=btn).perform()

拖動不一定成功，所以用一個try的循環(huán)，如果失敗就再來一次

保存cookie

登錄成功后用如下語句保存cookie

cookies = browser.get_cookies()
    with open("cookies.json", "w") as c:
        c.write(f"{cookies}")

使用cookie

既然已經(jīng)模擬登錄成功了，那么要如何使用cookie呢？

以下例子訪問一個需要登錄的頁面，來使用cookie

def use_cookies():
    # 我的訂單頁面，需要登錄才能訪問
    test_url = "https://order.jd.com/center/list.action"

    # 從本地讀取cookie文件，
    with open("cookies.json", 'r') as c:
        cookies = eval(c.read())

    cookie = [item["name"] + "=" + item["value"] for item in cookies]
    # 拼接成字符串
    cookie_str = '; '.join(item for item in cookie)
    print(cookie_str)

    # 將cookie放入header中
    header = {
        'cookie': cookie_str,
        'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    html = requests.get(test_url, headers=header)
    print(html.text)

完整代碼請參考如下鏈接：

https://github.com/h-kayotin/kayotin_toolbox/blob/master/sel/sel_JD_login.py

參考資料：https://github.com/zjy6622/python-/blob/master/selenium京東模擬登陸.py文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-815072.html

到了這里，關(guān)于用Selenium實現(xiàn)滑塊驗證碼登錄的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！